Méthodes d'échantillonnage

Les méthodes d'échantillonnage dans la recherche

Dans toutes les facettes de la science appliquée, et en particulier dans la recherche psychologique, la sélection des participants à une enquête ou à une étude peut être ce qui "fait ou défait" l'importance des résultats. Toutes les données et observations proviennent en fin de compte de cet échantillon représentatif de personnes. Il est donc essentiel de s'assurer que les participants représentent bien la diversité requise pour la population de l'étude en question. La sélection de ces participants par le biais de méthodes d'échantillonnage est importante à la fois pour la signification des résultats et pour le bien-être du public cible et des consommateurs.

Méthodes d'échantillonnage en psychologie

Comment les chercheurs commencent-ils à identifier les méthodes d'échantillonnage pour l'étude particulière qu'ils mènent ?

Tout d'abord, les chercheurs doivent évaluer le contenu et la structure de l'étude afin de sélectionner le type de méthode d'échantillonnage le plus approprié. Ce faisant, ils obtiennent des critères à suivre qui dictent le type de participants nécessaires à la recherche. En psychologie, de nombreuses études exigent des participants qu'ils aient certaines expériences, certains symptômes ou certains troubles qui, en fin de compte, se rapportent au sujet ou au phénomène étudié.

En revanche, il est également nécessaire que la sélection des participants soit complètement aléatoire et diversifiée pour les groupes de contrôle ou d'autres moyens. Pour que l'étude soit établie comme fiable et valide, l'échantillon de participants doit être représentatif de la population cible.

Types de méthodes d'échantillonnage

Maintenant que nous avons discuté des raisons pour lesquelles les méthodes d'échantillonnage sont si importantes pour la recherche en psychologie, tu dois te demander quels sont les différents types de méthodes d'échantillonnage et comment les chercheurs les sélectionnent.

Il existe quatre grands types de méthodes d'échantillonnage utilisées dans la recherche. Chaque technique dépend du type d'étude et de la population généralisée dans chaque étude. Nous allons voir quand chaque méthode est utilisée et quels sont les avantages et les inconvénients des différentes méthodes d'échantillonnage.

Échantillonnage aléatoire stratifié

Parce que les populations peuvent parfois être disproportionnées, l'échantillon prélevé doit également représenter cela dans ses données démographiques(Jackson, 2016). Cela signifie que si une population généralisée compte plus de femmes que d'hommes ou plus de personnes âgées que de jeunes, l'échantillon doit également simuler cela pour être représentatif. L'échantillonnage aléatoire stratifié permet de s'en assurer en divisant une population par ces sous-groupes, également appelés strates, puis en sélectionnant au hasard des participants dans chaque strate afin d'obtenir l'échantillon le plus représentatif pour l'étude.

Avantages : Assure une représentation plus exacte des dimensions de la population. Elle est plus efficace en termes de taille de l'échantillon.

Inconvénients : il peut être difficile d'analyser les différences entre les strates. Il n'est pas aussi simple à réaliser.

Échantillonnage en grappes

Semblable à l'échantillonnage stratifié, l'échantillonnage en grappes utilise un groupe plus petit que la population pour sélectionner un échantillon. Cela est principalement dû au fait que la population est trop importante pour en sélectionner un échantillon également représentatif. En sélectionnant une grappe dans la population, tu peux obtenir une bonne variété de participants à utiliser dans un échantillon.

Avantages : Utilise moins de sources de population, économise de l'argent et du temps, et permet d'obtenir des échantillons plus précis.

Inconvénients : peut potentiellement donner lieu à des échantillons biaisés. Il peut également exclure certains sous-groupes sous-représentés.

Échantillonnage de commodité

Comme son nom l'indique, l'échantillonnage de commodité est vraiment par commodité pour les chercheurs et les paramètres de l'étude. Contrairement aux méthodes d'échantillonnage mentionnées précédemment, celle-ci n'est pas aussi minutieuse dans la sélection des participants, et utilise plutôt un échantillon de participants provenant de la source la plus pratique. Imagine que tu réalises une étude pour ton cours sur les méthodes de recherche. En raison de ta portée et de tes relations limitées, tu te tiens à l'extérieur de la cafétéria et tu demandes à n'importe quel élève qui passe par là s'il aimerait participer à ton étude. Comme tu ne rassembles que des participants qui se trouvent au même endroit et au même moment, il s'agit d'un exemple de méthode d'échantillonnage pratique.

Avantages : Économique et rapide, adaptée aux étudiants, facile à collecter.

Inconvénients : risque élevé de sous-représentation, faible précision et validité, résultats incohérents, risque élevé d'erreurs d'échantillonnage.

Échantillonnage par quotas

Dans l'échantillonnage par quotas, l'objectif est de s'assurer que l'échantillon de participants sélectionné représente la population avec des qualités particulières. Cependant, ils sont également choisis par le biais de toute source pratique. Tout comme l'échantillonnage de commodité, les participants sont sélectionnés là où ils peuvent être trouvés, mais ils sont ensuite filtrés pour s'assurer qu'ils répondent aux critères de représentativité.

Avantages : Faibles coûts, plus d'efforts de représentation, gain de temps.

Inconvénients : risque élevé de biais de sélection chez les participants, non aléatoire, non généralisable à la population.

Pour choisir celle qui est idéale pour leur étude, les chercheurs doivent évaluer les avantages et les inconvénients des différentes méthodes d'échantillonnage afin d'obtenir le résultat le plus représentatif et le plus valide.

Erreur dans les méthodes d'échantillonnage

Que se passe-t-il lorsque les méthodes d'échantillonnage sont appliquées de manière incorrecte ou avec un biais involontaire ? C'est ce qu'on appelle les erreurs d'échantillonnage et elles peuvent se produire dans n'importe quelle étude. Ces erreurs sont courantes chez les chercheurs novices comme chez les équipes de professionnels bien établies. Cependant, il est possible de les identifier et de les éviter lors de futures tentatives.

Les erreurs d'échantillonnage peuvent inclure des erreurs dans la sélection des participants. Cela se produit lorsque les chercheurs choisissent eux-mêmes les participants ou lorsque les participants se portent volontaires, ce qui peut entraîner des risques de biais. Les données extraites ultérieurement des résultats des participants peuvent être affectées par cette erreur et doivent être évitées en utilisant une méthode de sélection plus aléatoire.

Leserreurs de non-réponse peuvent également nuire à la validité des méthodes d'échantillonnage en raison de l'absence totale de participation ( ). En général, ces erreurs de non-réponse sont observées dans les méthodes d'échantillonnage telles que l'échantillonnage de commodité en raison de l'engagement limité de l'échantillon.

Leserreurs de cadre d'échantillonnage menacent les études en sélectionnant simplement des échantillons non pertinents de participants, ce qui finit par avoir un impact sur les résultats et les données.

Les chercheurs doivent analyser soigneusement les caractéristiques, la taille et la pertinence de la population cible qu'ils ont l'intention d'échantillonner afin d'éviter ces erreurs courantes. Ce faisant, ces erreurs sont moins susceptibles de se produire et l'étude aboutira à des résultats plus relatifs et plus significatifs.